近年来，人工智能领域的大型语言模型（LLMs）在推理能力方面取得了显著进展。推理能力是指模型在面对复杂问题时，能够进行系统性思考并给出合乎逻辑的解答。传统上，提升语言模型的推理能力依赖于大量的人工标注数据和监督学习。然而，本文的研究团队提出了一种新方法，通过纯粹的强化学习（Reinforcement Learning, RL）来增强语言模型的推理能力。这种方法的核心创新在于，不依赖人工标注的数据，而是通过强化学习的方式让模型通过自我进化不断提高推理水平。
研究中，团队提出了两个主要的模型——DeepSeek-R1-Zero和DeepSeek-R1。DeepSeek-R1-Zero模型的创新之处在于使用了纯强化学习，直接在基础模型上进行训练，而没有使用任何监督学习的预训练步骤。在大量的训练过程中，DeepSeek-R1-Zero逐渐展现出强大的推理能力，尽管在语言可读性和语言混杂方面存在一定问题。这表明，通过强化学习，模型不仅能够提高推理精度，还能自主发展出一些复杂的推理行为，达到与现有一些最先进模型相当的表现。然而，DeepSeek-R1-Zero的输出有时会出现不够流畅、语言混杂等问题，因此研究团队提出了DeepSeek-R1模型，旨在解决这些问题。
DeepSeek-R1模型在DeepSeek-R1-Zero的基础上进行了改进。它结合了“冷启动数据”，即一些由人类设计的推理数据，这些数据帮助模型更快进入学习状态并避免了在最初阶段出现不稳定的问题。通过这一方法，DeepSeek-R1不仅在推理能力上得到了提升，而且在语言流畅性和可读性方面也得到了显著改善。DeepSeek-R1在多个标准推理任务中取得了令人瞩目的成绩，特别是在数学、编程和知识推理等领域，表现超过了许多现有的语言模型。
此外，研究还提出了一个有趣的思路——模型蒸馏（Distillation）。通过蒸馏技术，研究人员将DeepSeek-R1模型中强大的推理能力提取出来，并转移到较小的模型中。这使得小型模型也能具备较强的推理能力，具有更高的计算效率和更广泛的应用潜力，尤其适合资源有限的应用场景。实验结果表明，经过蒸馏的小模型在多个推理任务中超越了许多目前主流的大型模型。
这项研究的突破性意义在于，它为提升语言模型的推理能力提供了一种全新的思路，证明了强化学习不仅能提高模型的推理精度，还能让模型在没有大量监督数据的情况下自我进化，从而实现推理能力的提升。未来，这项技术有望广泛应用于教育、自动化问题解答、智能客服、医疗和法律等领域，帮助解决复杂的知识性问题。
尽管DeepSeek-R1和DeepSeek-R1-Zero取得了很好的成果，但仍面临一些挑战，尤其是在处理多语言和复杂推理任务时，可能出现语言混杂的问题。未来的研究将继续优化这些模型，旨在解决这些问题，使其能够更好地应对各种语言环境和复杂的推理任务。因此，本文的研究不仅为人工智能的推理能力提供了新的解决方案，也为将来更智能、有效的模型应用打下了基础。
Guo, D., Yang, D., Zhang, H., Song, J., Zhang, R., Xu, R., ... & He, Y. (2025). DeepSeek-R1: Incentivizing Reasoning Capability in LLMs via Reinforcement Learning. arXiv preprint arXiv:2501.12948.
